SA
后缀排序的中心思想是倍增，为了优化常数会使用一些比较特别的技巧。写法上主要分为两个部分，即预处理部分和倍增部分。首先定义几个数组，\(sa_i\) 是排名为 \(i\) 的数组的位置，\(rk_i\) 是后缀 \(i\) 的排名，\(pl_i\) 是第一关键字 \(i\) 的位置，\(id\) 是按第二关键字排序后的数组（存的是原数组下标）。倍增部分也主要分为几步，先统计出 \(id\) 数组（尾巴上的肯定优先，剩下的按 \(sa\) 序依次加入）；然后统计 \(pl\) 并填数，注意初始化；最后统计新一轮的 \(n\) 值（首先要把 \(rk\) 的值复制到 \(ork\) 中），最后在 \(p=m\) 退出。板子。
void main(){
int n=200,p=0;
for(int i=1;i<=m;i++)pl[rk[i]=w[i]]++;
for(int i=1;i<=n;i++)pl[i]+=pl[i-1];
for(int i=m;i;i--)sa[pl[rk[i]]--]=i;
for(int w=1;;w<<=1,n=p,p=0){
for(int i=m;i>m-w;i--)id[++p]=i;
for(int i=1;i<=m;i++)sa[i]>w&&(id[++p]=sa[i]-w);
memset(pl,0,sizeof(pl));
for(int i=1;i<=m;i++)pl[rk[id[i]]]++;
for(int i=1;i<=n;i++)pl[i]+=pl[i-1];
for(int i=m;i;i--)sa[pl[rk[id[i]]]--]=id[i];
memcpy(ork,rk,sizeof(int)*(m+1));p=0;
for(int i=1;i<=m;i++)rk[sa[i]]=chk(sa[i-1],sa[i],w)?p:++p;
if(p==m)break;
}
}
\(height\) 数组定义为后缀 \(sa_i\) 和 \(sa_{i-1}\) 的 \(lcp\) 长度。有结论是说 \(h_{rk_i}\ge h_{rk_{i-1}}\)。所以有线性的代码：
for(int i=1,k=0;i<=m;i++){
if(k)k--;
while(w[i+k]==w[sa[rk[i]-1]+k])k++;
h[rk[i]]=k;
}
有许多结论。一个是说后缀 \(x\) 和后缀 \(y\) 的 \(lcp\) 值是 \(\min\limits_{i=rk_x+1}^{rk_y}h_i\)。另一个结论是一个串本质不同子串的数量，考虑添加每个后缀的前缀并去除掉重复部分，而重复部分就是之前的后缀中和它前缀相同的部分的交集，也就是求得的 \(h_i\)，所以本质不同的子串数量是 \(\binom{m+1}{2}-\sum h_i\)。
另外就是一个非常常见的柿子，给定一个集合 \(A\)，求 \(\sum\limits_{x,y\in A}lcp(s_x,s_y)\)。发现问题可以变成 \(\sum\limits_{x,y\in B}\min\limits_{i=x+1}^yh_i\)，然后把这玩意提取出来就可以用单调栈来快速处理了。
再有就是练习题时间了。
优秀的拆分：首先枚举贡献点，然后把问题拆分成以一个点开头的 \(AA\) 串数量乘上以那个点结尾的数量。然后考虑枚举 \(A\) 部分的长度，每隔 \(|A|\) 个点设置一个关键点，可以想到一个合法的 \(AA\) 串会恰好包含两个关键点。一对相邻的关键点分别向两个方向求出最长公共前后缀，最后会得到这样一张关键的图：
关键点并没有画出来。黑色的串是最长的相同前后缀拼起来形成的串，红色的是一个长度为 \(2|A|\) 的串。会发现紫色部分是相同的，所以红色的串一定是合法的。也就是说最右边的空白中的点都是可以作为右端点的，差分实现即可。然后调了两个小时，这启示我在开始敲键盘之前一定要把各种细节就先想好，否则会在一些地方纠结很久并浪费很多时间。
CF822E 首先有一个贪心的想法，当确定了用 \(A\) 的一个前缀去匹配 \(B\)，并且使用的次数是固定的情况下肯定是越往后匹配越优。所以用 \(f_{x,y}\) 代表 \(A\) 的 \(x\) 前缀使用 \(y\) 次机会最多能匹配到 \(B\) 的最长前缀的长度，然后考虑这个状态能转移到哪些。\(f_{x+1,y}\) 不用说，令 \(len\) 是 \(A\) 的 \(x+1\) 后缀和 \(B\) 的 \(f_{x,y}+1\) 后缀的最长公共前缀，那么这个状态也可以贪心地转移到 \(f_{x+len,y+1}\)，过程中统计是否有合法状态即可。求公共前缀可以考虑把 \(A\) 和 \(B\) 拼起来（中间加一个分割符号），然后把问题转化成求新后缀的公共前缀即可。
品酒大会 提出了一个常用的做法。两个后缀的 \(lcp\) 不小于 \(s\) 当且仅当他们之间的元素都不小于 \(s\)，也就是说把所有 \(h_x\ge s\) 对应的位置 \(sa_x,sa_{x-1}\) 合并之后呢二者在同一个集合内，所以可以用并查集来实现。具体到这道题就只需要离线下来，按 \(h\) 降序排序之后呢合并，维护每个集合的最大次大最小次小以及集合的 \(size\)，这些就非常套路了。
SAM
以下内容为初学笔记，非常幼稚。
有一个串 aabab，对它的所有后缀建立字典树，会得到：
点太多了，不是非常优秀，而且复杂度太高了。所以想着能不能用一些什么方法把复杂度和点数降下来，这就是后缀自动机想要做的事。先搞一个定义，一个串的 \(endpos\) 简称（\(pl\)） 是指的这个串在原串中出现位置（指结尾位置）集合。于是就有了一些结论：
- 若 \(pl(x)=pl(y)\)，那么 \(x\) 是 \(y\) 的后缀（或者相反）。
- 对于两个串 \(x,y\)，有 \(pl(x)\subset pl(y)\)，要么 \(pl(x)\cap pl(y)=\varnothing\)。
- 所有 \(pl(x)\) 相同的 \(x\) 称为一个等价类，一个等价类中串的长度连续。
根据第一个和第二个结论，所有等价类可以形成一个树形结构，事实上 SAM 就是把这棵树上的节点重新编号连边后形成的东西。比如串 aababa 的这棵树（即 \(\text{parent tree}\)，下面叫 \(pt\)）是这样的：
- 记 \(mlen(x)\) 是等价类 \(x\) 中最短的字符串长度，而 \(len(x)\) 是最长的，那么有结论：\(pl(x)\) 是 \(pl(y)\) 的父亲当且仅当 \(mlen(pl(y))=len(pl(x))+1\)。
性质就差不多了，还有一些正确性和复杂度上的证明然鹅我并不很想研究。于是就是最重要的构造部分了，放个非常经典的图。
主程序非常无脑，一个一个字符加，构成了最下面那排节点。
for(int i=1;i<=m;i++)insert(w[i]-'a');
首先是新建一个节点（毕竟新串的 \(pl\) 不属于任何其它等价类），有：
int p=lastCnt;int np=lastCnt=++cnt;
t[np].len=t[p].len+1;
然后开始遍历加入该字符之前的串的后缀并检查哪些位置的 \(pl\) 会变。有：
for(;p&&!t[p].ch[c];p=t[p].fa)t[p].nxt[c]=np;
if(!p)t[np].fa=1;else{}
如果进到了第二个分支就说明 \(p+c\) 在原串中出现过，那么由于这个点到根的所有点都是自己的后缀，那么这条路上的所有点的 \(pl\) 集合大小都应该加一。所以呢就可以考虑直接把这个点和新的点建立联系，如下：
int q=t[p].ch[c];
if(t[q].len==t[p].len+1)t[np].fa=q;else{}
还有其它情况，若 \(len(q)\ne len(p)+1\) 怎么办。这个情况等价于 \(len(q)\ge len(p)+2\)，也就是说有一个比 \(longest(p)+c\) 更长的串属于 \(q\)，而这个东西一定不是新串的后缀，因为如果是的话那么去掉 \(c\) 之后一定是旧串的后缀，既然长度更长那么应该先被跳到。所以，属于 \(q\) 的长度不大于 \(len(p)+1\) 的串是新串的后缀，但大于的却不是，所以 \(q\) 对应的集合就无法放在同一个圈内而需要拆分了，这就是上方杂乱节点的由来。
新建一个叫做 \(nq\) 的节点，用于存放那些 \(pl\) 中多了一个元素 \(m'\) 的串。然后考虑它的出边，\(fa\) 以及 \(len\)。显然 \(len(nq)=len(p)+1\)，由上面第二类情况的分析可知。出边和 \(fa\) 方面，会发现其实和原节点的差不多的，所以可以直接整体赋值。然后由于这玩意的 \(pl\) 比别人恰好多了一个 \(m\)，所以它就能当 \(q\) 和 \(np\) 的父亲啦。写出来是这样的：
int nq=++cnt;t[nq]=t[q];
t[nq].len=t[p].len+1;
t[q].fa=t[np].fa=nq;
最后就是和上面第二部分一样的套路，更新一路上的出边。
for(;p&&t[p].ch[c]==q;p=t[p].fa)t[p].nxt[c]=nq;
总的就是这样的：
inline void insert(int c){
int p=lastCnt;int np=lastCnt=++cnt;f[np]=1;
t[np].len=t[p].len+1;
for(;p&&t[p].nxt[c]==0;p=t[p].fa)t[p].nxt[c]=np;
if(!p)return t[np].fa=1,void();
int q=t[p].nxt[c];
if(t[q].len==t[p].len+1)return t[np].fa=q,void();
int nq=++cnt;t[nq]=t[q];
t[nq].len=t[p].len+1,t[np].fa=t[q].fa=nq;
for(;p&&t[p].nxt[c]==q;p=t[p].fa)t[p].nxt[c]=nq;
}
用自然语言描述这一过程就是说，进来一个字符，更新一串点的出边；如果到头了就返回，否则检查一下是否有合适的父亲。如果有，回去；如果没有，说明有个集合太霸道，从中扯出来一部分，并钦定它是父亲，然后打扮一下这个节点，走完流程，更新出边。好感性的语言啊。
复杂度什么的，由于 ZC 没有脑子，自然是没有那个能力去看的，暂且略过罢。先看一下应用部分。其实吧后缀自动机大多数的应用都来源于它最底层的性质：从根随机游走，任意合法的路径（结束节点没有任何限制）都是原串的子串，并且不重不漏，这个性质听起来就已经非常美妙啦。然后点呢有一些实际含义，比如每个节点的 \(len\) 代表这个集合中最长的子串的长度，然后上面代码中的 \(f\) 是每个节点对应的 \(pl\) 集合的大小。
- 判断子串
在自动机上顺着边跑，如果跑到 \(0\) 了就说明不是，否则是。
- 不同子串的个数
后缀数组上直接用总串数减去 \(\sum h_i\) 即可。后缀自动机上考虑 DP，用 \(f_x\) 代表从 \(x\) 出发的子串个数，由于 SAM 上任意从原点出发、并在任意点结尾的串都是原串的子串并且不会重复，所以用 \(f_x=\sum\limits_{y\in nxt_x}(f_y+1)\)，然后 \(f_1\) 就是答案。
- 求子串不去重字典序第 \(k\) 大
首先预处理出每个节点 \(pl\) 集合的大小。对于在串中第一次出现的点（即 \(case 1\)），直接令 \(f_x=1\) 即可。然后进行一次 DP，方程是 \(f_x=f_x+\sum\limits_{y\in nxt_x}f_y\)。
然后用 \(g_x\) 代表从 \(x\) 出发不去重的子串个数，有 \(g_x=f_x+\sum\limits_{y\in nxt_x}g_y\)，所以找第 \(k\) 大就只需要贪心地找下去，按字典序遍历儿子，如果当前儿子少了就下一个，否则就进入到这个儿子当中，然后就可以啦。
还有很多很多方法和技巧，以后遇到了再说。
标签：fa,后缀,len,int,数组,np,自动机,pl From： https://www.cnblogs.com/Feyn/p/16940867.html